Clustering produk perusahaan konsultasi personalia menggunakan K-Medoids Crow Search Algorithm (KMCSA)

INDONESIA:

PT. Semesta Kaya Makna merupakan perusahaan pengembangan sumber daya manusia yang menawarkan berbagai produk pelatihan, pembinaan, dan konsultasi dengan karakteristik one-time purchase & long-term use, sehingga diperlukan pemahaman karaktetistik produk yang paling diminati untuk merumuskan strategi pemasaran yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa dan hasil clustering produk menggunakan K-Medoids Crow Search Algorithm (KMCSA). Sebanyak 21 skenario diuji dengan variasi jumlah cluster dari 2 hingga 8 dan tiga teknik perhitungan jarak yaitu Euclidean, Manhattan, dan Cosine, yang dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa keseluruhan clustering masih belum optimal dengan nilai rata-rata global Silhouette Coefficient sebesar 0,3430023333 dan Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 1,32058781. Namun, skenario terbaik diperoleh pada jumlah 4 cluster dengan nilai rata-rata Silhouette Coefficient sebesar 0,3412393333 dan Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 1,064485, yang mengindikasikan bahwa cluster yang terbentuk telah menghasilkan struktur cluster yang cukup baik meskipun keterpisahan antar cluster masih belum optimal. Analisis karakteristik cluster menghasilkan empat segmen produk yang memiliki pola kategori, tema, harga, dan waktu order yang berbeda. Temuan ini diharapkan membantu perusahaan dalam memahami karakteristik dan menetapkan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.

ENGLISH:

PT. Semesta Kaya Makna is a human resource development company that offer various training, coaching, and consulting products characterized by a one-time purchase & long-term use model, making it necessary to understand the product characteristics most favoured by customers in order to formulate more effective marketing strategies. This study aims to evaluate the performance and results of product clustering using the K-Medoids Crow Search Algorithm (KMCSA). A total of 21 scenarios were tested with variations in the number of clusters ranging from 2 to 8 and three distance measurement techniques—Euclidean, Manhattan and Cosine—evaluated using the Silhouette Coefficient and Davies-Bouldin Index (DBI). The findings indicate that overall clustering performance remains suboptimal, with a global average Silhouette Coefficient of 0.3430023333 and a Davies-Bouldin Index (DBI) of 1.32058781. However, the best scenario was obtained with four clusters, yielding an average Silhouette Coefficient of 0.3412393333 and a DBI of 1.064485, suggesting that the resulting clusters achieved reasonably good structure despite the separation between clusters not being fully optimal. The cluster characteristic analysis produced four product segments with distinct patterns in category, theme, price, and order time. These findings are expected to support the company in understanding product characteristics and developing more targeted marketed strategies.

ARABIC:

شركة سمستا كايا معنى هي شركة متخصصة في تطوير الموارد البشرية تقدم مجموعة متنوعة من منتجات التدريب والتوجيه والاستشارات بخصائص الشراء لمرة واحدة والاستخدام طويل الأمد، لذا من الضروري فهم خصائص المنتجات الأكثر طلبًا لوضع استراتيجية تسويق أكثر فعالية. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم أداء ونتائج تجميع المنتجات باستخدام خوارزمية كي الوسيط في البحث عن الغراب (KMCSA). تم اختبار ما مجموعه 21 سيناريوًّا مع تباين في عدد المجموعات من 2 إلى 8 وثلاث تقنيات لحساب المسافة وهي إقليدية، مانهاتن، وجيب تمام، والتي تم تقييمها باستخدام معامل سيلويت ومؤشر ديفيز-بولدين (DBI). أظهرت نتائج البحث أن أداء التجميع الكلي لم يكن على المستوى الأمثل، حيث بلغ متوسط معامل السيلويت العالمي 0.3430023333 ومؤشر ديفيز-بولدين1.32058781. ومع ذلك، تم الحصول على أفضل سيناريو عند وجود 4 مجموعات، حيث بلغ متوسط معامل السيلويت 0.3412393333 ومؤشر ديفيز-بولدين 1.064485، مما يشير إلى أن المجموعات المتكونة قد أنتجت بنية مجموعات جيدة إلى حد ما رغم أن الفصل بين المجموعات لم يكن مثالياً. وأدى تحليل خصائص المجموعات إلى تحديد أربعة قطاعات من المنتجات التي تتميز بأنماط فئات مختلفة من الموضوع والسعر ووقت الطلب. ومن المتوقع أن تساعد هذه النتائج الشركة في فهم الخصائص وتحديد استراتيجيات تسويقية أكثر دقة وملاءمة.